Ứng dụng AI-Vision phát hiện sự cố trên băng chuyền trong nhà máy sản xuất thông minh

Ngày càng có nhiều sự quan tâm đến ý tưởng về các nhà máy thông minh với 92% giám đốc điều hành sản xuất tin rằng đây là con đường của tương lai, với lượng dữ liệu đang tăng lên từng ngày mô hình nhà máy thông minh là một môi trường nơi máy móc và thiết bị có thể cải thiện quy trình thông qua tự động hoá và tối ưu hoá, do đó cần tận dụng các giải pháp thông minh hơn để làm cho toàn bộ quy trình của nhà máy hiệu quả và có thể mở rộng. Bài viết đề xuất hệ thống ứng dụng AI – Vision để giám sát và phát hiện với khoảng cách sản phẩm nằm sát mép băng chuyền
Nội dung trích xuất từ tài liệu:
Ứng dụng AI-Vision phát hiện sự cố trên băng chuyền trong nhà máy sản xuất thông minh Hội nghị Quốc gia lần thứ 24 về Điện tử, Truyền thông và Công nghệ Thông tin (REV-ECIT2021) ỨNG DỤNG AI-VISION PHÁT HIỆN SỰ CỐ TRÊN BĂNG CHUYỀN TRONG NHÀ MÁY SẢN XUẤT THÔNG MINH Đinh Hữu Đức, Nguyễn Văn Thành, Đinh Triều Dƣơng, Hoàng Văn Xiêm Khoa Điện tử - Viễn thông, trƣờng Đại học Công nghệ, Đại học Quốc Gia Hà Nội Email: hducbkeee92@gmail.com, nvthanhch1@gmail.com, duongdt@vnu.edu.vn, xiemhoang@vnu.edu.vn Tóm tắt—Ngày càng có nhiều sự quan tâm đến của Deloittecho[5] cho thấy chỉ 5% các nhà sản xuất ý tưởng về các nhà máy thông minh với 92% giám Hoa Kỳ đã chuyển đổi hoàn toàn ít nhất một nhà máy đốc điều hành sản xuất tin rằng đây là con đường thông minh, trong khi khoảng 30% báo cáo các sáng của tương lai, với lượng dữ liệu đang tăng lên từng kiến nhà máy thông minh đang diễn ra. AI là rất quan ngày mô hình nhà máy thông minh là một môi trọng đối với việc kích hoạt nhà máy thông minh và trường nơi máy móc và thiết bị có thể cải thiện quy việc triển khai AI trong các hoạt động công nghiệp trình thông qua tự động hoá và tối ưu hoá, do đó cũng là một thách thức lớn [5]. cần tận dụng các giải pháp thông minh hơn để làm Hiện nay, nhiều máy móc đã vƣợt qua khả năng cho toàn bộ quy trình của nhà máy hiệu quả và có nhận diện, phân tích hình ảnh bằng mắt thƣờng của thể mở rộng. Cho đến thời điểm hiện tại thì công con ngƣời. Thị giác máy tính đƣợc xem là một trong nghệ trí tuệ nhân tạo (AI) đang mang đến cho các những lĩnh vực thuộc AI và mang lại nhiều ứng dụng nhà máy sản xuất một khả năng chưa từng có để thực tiễn cho cuộc sống của con ngƣời. Một số ứng đẩy mạnh năng lực sản xuất, tối ưu hóa chuỗi cung dụng phổ biến trong đời sống con ngƣời đƣợc nhiều ứng và tăng tốc độ nghiên cứu và phát triển, nhưng ngƣời biết đến nhƣ nhận diện giao thông [7], nhận thực tế thì chưa có nhiều nghiên cứu và ứng dụng diện biển số xe, nhận diện mặt ngƣời hoặc nhận diện AI trong nhà máy sản xuất thông minh. Để giải các đồ vật, loài cây, hoa [6]. quyết việc đưa ra các giải pháp thông minh hơn Trong bài viết này chúng tôi xin đề xuất một trong nhà máy sản xuất, trong bài báo này chúng nghiên cứu về việc ứng dụng AI-Vision trong việc tôi đề xuất hệ thống ứng dụng AI – Vision để giám nhận diện và cảnh báo tình trạng sản phẩm trên dây sát và phát hiện với khoảng cách sản phẩm nằm sát chuyền sản xuất điện thoại di động trong nhà máy mép băng chuyền Hội nghị Quốc gia lần thứ 24 về Điện tử, Truyền thông và Công nghệ Thông tin (REV-ECIT2021) liệu chuẩn và đa dạng, do đó phƣơng pháp đƣợc đề chuyển trên băng tải sau đó đƣợc camera chụp và ghi xuất này của chúng tôi hoàn toàn hứa hẹn tính chính lại gửi về cho PC thông qua hệ thống truyền thông xác cao do mô hình học máy có đƣợc dựa trên bộ dữ TCP/IP bởi các dây kết nối, tại đây máy tính có nhiệm liệu rất dồi dào trong quá trình sản xuất của nhà máy vụ là trung tâm điều khiển tiếp nhận hình ảnh từ vì vậy việc đào tạo trở nên rất dễ dàng và khả năng camera gửi về, xử lý, phát hiện và gán nhãn cho sản phát hiện lỗi phát sinh đạt hiệu quả cao nhất. phẩm điện thoại đã đặt OK hay NG tƣơng ứng trên băng tải. Phƣơng pháp và thuật toán để xử lý hình ảnh phân loại sản phẩm đƣợc sử dụng trong bài báo này dựa vào hai thuật toán SVM và CNN đƣợc triển khai trên ngôn ngữ python và thƣ viện xử lý ảnh OpenCV. Dƣới đây là một số thông số chi tiết trong thành phần hệ thống vision trong phƣơng án đƣợc đề xuất:  Camera : Basler Ace 2 Pro – 10 Megapixel – 60 fps (khung hình trên giây)  PC : Intel® Core™ i7-4800MQ @2.7 GHz , RAM 4 GB, hệ điều hành Window 10, 64-bit  Môi trường kiểm thử: Anacoda 3 - python 3, openCV 2  Băng chuyền : Kích thƣớc 500x1600mm  Dây kết nối. Hình 2: Mô tả hệ thống Hình 1: Mô tả hệ thống ứng dụng AI-Vision vào việc quản lý và cảnh báo các trường hợp gây lỗi sản phẩm trên băng chuyền. B. Mô tả cách xác định sản phẩm Trong phần tiếp theo của bài báo này, chúng tôi trình bày về đề xuất hệ thống ứng dụng AI-Vision vào phát hiện lỗi trên băng tải (phần II) và các phƣơng pháp AI để đào tạo sẽ đƣợc giới thiệu trong phần III. Tiếp đó, phần IV sẽ trình bày về kết quả thực nghiệm thực tế và các phân tích đánh giá, đây là cơ sở cho phần kết l ...